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機器之心報道

機器之心編輯部

RSS（Robotics: Science and Systems，機器人科學與系統會議）是機器人領域頂級學術會議，自 2005 年起每年舉辦一次，該會議旨在促進機器人領域的科學研究和技術應用的發展。

今年大會已於 6 月 21 日至 25 日在美國洛杉磯舉行。傑出 Demo 論文獎、傑出系統論文獎、傑出學生論文獎、傑出論文獎多個獎項已經公佈。

地址：https://roboticsconference.org/program/awards/

傑出 Demo 論文獎

論文標題：Demonstrating MuJoCo Playground

論文摘要：該研究提出了 MuJoCo Playground—— 這是一個基於 MJX 構建的完全開源機器人學習框架，其核心設計目標是大幅簡化仿真環境搭建、模型訓練以及仿真到現實場景的遷移全流程。研究人員僅需執行簡單的“pip install playground”安裝命令，即可在單 GPU 硬件上完成分鐘級策略訓練。

該框架支持四足機器人、人形機器人、靈巧手及機械臂等多類型機器人平臺，能夠直接基於狀態觀測或像素級輸入實現零樣本仿真到現實遷移。

這一突破性成果依託於高度集成的物理引擎、批量渲染器與訓練環境技術棧。

四足機器人

人形機器人

機器人跌倒又恢復

傑出系統論文獎

論文標題：Building Rome with Convex Optimization

論文摘要：該研究 (i) 提出了一種名爲 SBA（scaled bundle adjustment）的公式，其利用學習到的深度將二維關鍵點測量提升到三維；(ii) 該研究還設計了一個經驗上緊緻的凸半有限規劃 (SDP) 鬆弛函數，用於求解 SBA 並達到可驗證的全局最優解；(iii) 該研究使用 Burer-Monteiro 分解和基於 CUDA 的信賴域黎曼優化器（簡稱 XM）求解極端規模的 SDP 鬆弛問題；(iv) 構建了以 XM 爲優化引擎的運動結構 (SfM) 流程，並展示了 XM-SfM 在重建質量方面優於現有流程，同時速度顯著提升、可擴展性更強且無需初始化。

XM 是一款功能強大且可擴展的優化引擎，專爲大規模 SfM（Structure-from-Motion）任務而設計。該動圖展示了其在短短一小時內高效求解 10,155 幀並達到全局最小值的能力。

重建結果（左）與來自 Replica 數據集的輸入圖像（右）。

傑出學生論文獎

論文標題：Solving Multi-Agent Safe Optimal Control with Distributed Epigraph Form MARL

論文摘要：多機器人系統通常要求機器人能夠協作完成團隊目標，並確保安全性。該問題通常被形式化爲一個受約束的馬爾可夫決策過程（CMDP），其目標是最小化全局代價，並將約束違反的平均值控制在用戶設定的閾值以下。

受現實世界機器人應用的啓發，該研究將安全性定義爲“零約束違反（zero constraint violation）”。

此外，該研究還採用約束優化的 epigraph 形式來提升訓練穩定性，並由此提出名爲 Def-MARL 的新型“集中訓練 - 分散執行”多智能體強化學習算法。

在兩種不同模擬器的 8 項任務測試中，Def-MARL 不僅整體性能最優、滿足安全約束，還保持了穩定的訓練過程。通過 Crazyflie 四旋翼飛行器的實體實驗進一步證明：相較於其他方法，Def-MARL 能更安全地協調智能體完成複雜協作任務。

穿越狹窄走廊

協作檢查目標

傑出論文獎

論文標題：FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Tackling In-the-Wild Personalization

論文摘要：物理看護機器人有望改善全球數百萬需要幫助餵養的人的生活質量。然而，由於在部署過程中出現的活動（例如，喫飯、喝水、擦嘴）、環境（例如，社交、看電視）、食物和用戶偏好的多樣性，家庭用餐輔助機器人仍然面臨極大的挑戰。

該研究提出了 FEAST—— 一個靈活的進餐輔助系統，可在真實環境中進行個性化調整，以滿足對照護對象的特殊需求。

系統設計遵循三大原則：適應性、透明性與安全性。FEAST 系統通過以下方式踐行這些原則：（一）採用模塊化硬件設計，可靈活切換輔助進食、飲水與擦嘴功能；（二）提供包括網頁界面、頭部姿勢識別和實體按鈕在內的多樣化交互方式，以適應不同用戶的功能需求與使用偏好；（三）運用參數化行爲樹架構，支持通過大語言模型進行安全透明的個性化調整。

結果表明：與僅限於固定定製的最先進基線系統相比，FEAST 能提供更廣泛、透明且安全的泛化功能。

時間檢驗獎

另外，RSS 2025 時間檢驗獎（Test of Time Award）論文也已經公佈：Nathan Michael、Jonathan Fink 和 Vijay Kumar 於 2009 年發佈的《Cooperative Manipulation and Transportation with Aerial Robots》。

論文地址：https://www.roboticsproceedings.org/rss05/p1.pdf

該論文探討了控制多個機器人通過線纜在三維空間中操縱和運輸有效載荷的問題，其中開發了用以確保有效載荷在期望姿態下保持靜態平衡的機器人配置，同時兼顧張力約束，並對這些配置的有效載荷穩定性進行了分析。該團隊也執行了模擬和實驗，在一組空中機器人上演示了新提出的方法。

https://roboticsconference.org/program/testoftimeaward/

https://roboticsconference.org/program/awards/

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